総合科目 Ｆ（数理・情報） 時間割コード 30265 Ｓ 30366 Ｓ 30836 Ｓ 評価方法 教科書 ガイダンス 講義題目 統計データ解析Ⅱ 授業の目標概要 ビッグデータの時代と言われている。近年、データの計測およびストレージ技術の発達とともに、大規模データから適切に情報抽出し、それを意思決定に活用することが必須のリテラシーとなっている。いっぽうデータの形式と対応する解析法の変化は著しく、新しい方法を正しく利用するために、普遍的な統計科学の原理を理解することが重要である。基礎となる統計数理とともに、具体的な統計解析手法とその運用を、統計ソフトウエアによるデータ解析実習を通じて習得する。 統計データ解析Ⅱでは、統計ソフトウエアRの説明の後、高次元大規模データに潜む相関構造を発見し計量する多変量解析、および時系列データの基本的な解析法を学ぶ。統計手法の運用とデータハンドリングを実習することに加え、微分積分学、線型代数学等の前期課程数学と連携し、数理科学的側面を意識しながら、実験を介して統計手法の合理性と体系を感得する。 出席およびレポートによる。 授業中に指示をする。／Will specify at class time 第一回授業日に行う。／Will conduct guidance at first time 評価方法 教科書 ガイダンス 講義題目 統計データ解析Ⅱ 授業の目標概要 ビッグデータの時代と言われている。近年、データの計測およびストレージ技術の発達とともに、大規模データから適切に情報抽出し、それを意思決定に活用することが必須のリテラシーとなっている。いっぽうデータの形式と対応する解析法の変化は著しく、新しい方法を正しく利用するために、普遍的な統計科学の原理を理解することが重要である。基礎となる統計数理とともに、具体的な統計解析手法とその運用を、統計ソフトウエアによるデータ解析実習を通じて習得する。 統計データ解析Ⅱでは、統計ソフトウエアRの説明の後、高次元大規模データに潜む相関構造を発見し計量する多変量解析、および時系列データの基本的な解析法を学ぶ。統計手法の運用とデータハンドリングを実習することに加え、微分積分学、線型代数学等の前期課程数学と連携し、数理科学的側面を意識しながら、実験を介して統計手法の合理性と体系を感得する。 出席およびレポートによる。 授業中に指示をする。／Will specify at class time 第一回授業日に行う。／Will conduct guidance at first time 評価方法 教科書 ガイダンス 統計データ解析Ⅱ 講義題目 授業の目標概要 ビッグデータの時代と言われている。近年、データの計測およびストレージ技術の発達とともに、大規模データから適切に情報抽出し、それを意思決定に活用することが必須のリテラシーとなっている。いっぽうデータの形式と対応する解析法の変化は著しく、新しい方法を正しく利用するために、普遍的な統計科学の原理を理解することが重要である。基礎となる統計数理とともに、具体的な統計解析手法とその運用を、統計ソフトウエアによるデータ解析実習を通じて習得する。 統計データ解析Ⅱでは、統計ソフトウエアRの説明の後、高次元大規模データに潜む相関構造を発見し計量する多変量解析、および時系列データの基本的な解析法を学ぶ。統計手法の運用とデータハンドリングを実習することに加え、微分積分学、線型代数学等の前期課程数学と連携し、数理科学的側面を意識しながら、実験を介して統計手法の合理性と体系を感得する。 出席、および課題の発表あるいはレポートによる。 授業中に指示をする。／Will specify at class time 第一回授業日に行う。／Will conduct guidance at first time 時間割コード 時間割コード 開講 授業科目名 統計データ解析Ⅱ 開講 授業科目名 統計データ解析Ⅱ 開講 授業科目名 統計データ解析Ⅱ 担当教員 吉田 朋広 担当教員 小池 祐太 担当教員 小池 祐太 所属 数学 所属 数学 所属 数学 月 5 E42教室 火 2 E41教室 水 5 E41教室 曜限 教室 曜限 教室 曜限 教室 対象 1年 文科 理科 2年 文科 理科 対象 1年 文科 理科 2年 文科 理科 対象 1年 文科 理科 2年 文科 理科
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